Expert Data Science (m/w/d)

Unsere Teams im Bereich Digital sind sehr vielseitig aufgestellt: Wir kümmern uns um Themen wie Programmierung, Produktentwicklung, Produktdesign (UX / UI) und Webanalyse. Alle verfolgen dabei ein gemeinsames Ziel: Mit den neuesten Technologien immer wieder digitale Kontaktpunkte zwischen HSE und Kunden zu schaffen. Bist Du dabei?

HSE ist einer der führenden Live-Commerce-Anbieter Europas. Ob über die drei TV-Sender, den Online­shop, die prämierte HSE-App oder die Social-Commerce-Kanäle – die Kund:innen von HSE entscheiden, wann und wo sie shoppen wollen. HSE steht für die unter­halt­samste Form des Shoppings und begeistert 1,2 Millionen aktive Kund:innen, die das kuratierte Sortiment aus Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haus­halt sowie Home & Living schätzen.

Das Unter­nehmen erreicht über seine drei TV-Sender (HSE, HSE Extra und HSE Trend) 45 Millionen Haushalte in Deutschland, Öster­reich und der Schweiz. Rund 800 Mitarbeitende sorgen für ein ebenso inspirierendes wie kunden­orientiertes Einkaufs­erlebnis. Über seine Geschäftspartner schafft HSE zudem über 1.700 zusätzliche Arbeits­plätze in den Bereichen Logistik, Callcenter und Tech Development.

Für seine herausragende Service­qualität wurde HSE mehrfach ausgezeichnet. Das Unter­nehmen befindet sich seit 2012 mehrheitlich im Besitz der Investment­gesellschaft Providence Equity Partners.

Klingt gut? Dann willkommen im Team als

*Geschlecht egal, Hauptsache, Du passt zu uns!

• Du entwickelst innovative Predictive Models und Customer Behavior Analytics, um die Customer Journey in unserem dynamischen E-Commerce- und TV-Shopping-Umfeld zu optimieren.
• Du arbeitest mit modernen Machine-Learning-Algorithmen in Python und R, führst statistische Analysen durch und erstellst Feature Engineering für komplexe Kundendatenmodelle.
• Du implementierst A/B-Testing-Frameworks, Causal-Inference-Methoden und statistische Modelle, um den Business Impact und Muster im Kundenverhalten zu validieren.
• Du optimierst Customer Analytics zur Steigerung des Customer Lifetime Value, zur Verbesserung der Retention und zur Maximierung der Conversion durch fortgeschrittene Data-Science-Methoden.
• Du erstellst prädiktive, inferenzielle und präskriptive Modelle auf Basis diagnostischer Modellierungsansätze, um Kundenverhalten und Geschäftsergebnisse zu erklären und vorherzusagen.
• Du übersetzt Modelloutputs in messbare Business-Maßnahmen und arbeitest dabei eng mit Marketing- und Produktteams zusammen.
• Du arbeitest eng mit Engineering-Teams zusammen, um Predictive-Analytics-Modelle in produktive Business-Intelligence-Systeme zu integrieren und skalierbare, datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

• Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare quantitative Ausbildung mit starkem Machine-Learning-Fokus.
• Du bringst fundierte Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R sowie in Supervised- und Unsupervised-Learning-Methoden für Predictive Modeling im Bereich Customer Behavior mit.
• Du verfügst über praktische Expertise in Feature Engineering, Model Evaluation, Performance Validation und kennst moderne Machine-Learning-Libraries wie scikit-learn, pandas und statsmodels.
• Du hast nachweisbare Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Modellen, Customer Analytics und datengetriebener Entscheidungsfindung, idealerweise im E-Commerce- oder Retail-Umfeld.
• Du zeigst starkes analytisches Denkvermögen in den Bereichen Customer Intelligence, Retention Analytics und LTV Optimization sowie Erfahrung mit Experimentation Frameworks.
• Du sprichst fließend Englisch und idealerweise Deutsch, arbeitest lösungsorientiert in agilen Data-Science-Teams und hast Freude daran, komplexe statistische Analysen in messbaren Business Impact zu übersetzen.

• 30 Tage Urlaub
• Flexible Arbeits­zeiten
• Mobile-Office-Möglichkeit
• Shopping-Gutschein: 50 € oder alternativ EGYM Wellpass zzgl. Eigen­anteil
• Kinder­betreuungs­zuschuss
• Feeling-Good-Gesundheits- und Sportprogramm
• Weiter­bildungs­möglich­keiten
• Bonus bei Unternehmenserfolg
• 30 % Mitarbeiterrabatt
• Corporate Benefits
• Kantine auf dem Campus und Kantinenzuschuss
• Betriebliche Altersvorsorge
• Unfallversicherung
• Sommerfest und Weihnachtsfeier

KA1SP_DE